本发明涉及基于数字孪生的航空涡轮叶片服役损伤监测方法，属于航空发动机技术领域，解决了现有检测算法计算复杂度高、效率和精度较低的问题。确定待监测的涡轮叶片物理实体，采集涡轮叶片环境信息；以物理实体为基础构建数字孪生体，其中涡轮叶片三维模型构建模块根据物理实体构建涡轮叶片三维模型，涡轮叶片运行环境模拟模块依据涡轮叶片实时的载荷、旋转速度及所处环境温度数据对模型进行环境模拟，涡轮叶片缺陷演化预测模块利用智能缺陷检测算法识别模型每一时刻叶片表面缺陷，得到缺陷的类别和位置信息及尺寸信息，还进行演化模拟和危险系数分析。本发明实现了对航空涡轮叶片表面缺陷的实时在线、高精度、高效率检测，提高涡轮叶片使用寿命。

 本发明公开了基于统计控制的联邦学习恶意参与方检测方法及系统，方法如下:S1、服务器向参与方发送训练任务及初始化模型参数；S2、参与方下载当前全局模型，进行本地训练，得到局部模型并上传；S3、服务器接收局部模型并进行聚合，得到新全局模型；S4、当联邦学习轮次小于T＆lt;subgt;g＆lt;/subgt;时，服务器计算上传模型的参数向量到全局模型的欧式距离平方，并对所有距离值进行建模，选择诚实参与方进行模型聚合；S5、当轮次等于T＆lt;subgt;g＆lt;/subgt;时，服务器构建控制限；S6、当轮次大于T＆lt;subgt;g＆lt;/subgt;时，服务器计算参与方上传模型与全局模型的距离，通过控制限，区分恶意与诚实参与方；S7、服务器聚合诚实参与方的模型得到新全局模型，发给所有参与方；S8、返回S2，直至达到预设目标。

 本发明公开了一种基于改进深度学习模型的洪灾水体智能识别方法，属于地质灾害信息处理技术领域，包括以下步骤:数据收集与预处理，生成数据集；基于生成的数据集，集成Canny边缘检测算子、归一化水体指数、局部二值模式LBP算子纹理形成多特征融合图数据集；构建DeepWFNet网络模型；将多特征融合图数据集输入DeepWFNet网络模型进行洪水淹没范围识别，得到洪水识别结果；对洪水识别结果进行可视化优化与评估。本发明通过加入边缘特征、光谱特征、纹理特征与DeepWFNet模型相结合，可以在保持局部特征提取能力的同时，增强模型对全局信息的理解能力，从而显著提高对洪水淹没区域的分割精度。

 本发明公开了一种基于实际车流荷载的桥梁限载确定方法、系统及存储介质，涉及桥梁承载能力评估技术领域，包括步骤:采集通行车辆特征信息；利用通行车辆特征信息、动态称重模型获取假定桥梁应变数据确定推定车辆行驶信息；获取实际通行车辆信息；建立真实车流荷载数字模型；生成测试模拟车流，并获取测试模拟车流中超载车辆的超载违规率；使用影响面加载的方式获取桥梁的测试应变历程；计算等效应力幅值和平均应力值；进行疲劳寿命计算。本发明的方法，计算机识别设备仅仅用于获取摄车辆车型和拍摄识别车轴数，避免了现有的由计算机视觉系统采集车辆位置信息导致不精确、车轴信息存在假轴的缺点，能准确地评估桥梁荷载载荷。

 本发明公开了一种基于垂向偏差模型的HSRL海水后向散射反演方法，包括:获取HSRL系统仿真的颗粒散射信号和分子散射信号；计算HSRL直接探测到的后向散射，并根据仿真输入的后向散射真值计算后向散射垂向偏差；根据系统参数、环境参数以及后向散射垂向偏差，得到垂向偏差模型；对近水面数据进行处理，计算不受多次散射影响的后向散射近水面值，并结合颗粒物后向散射比估算散射系数近水面值；基于垂向偏差模型，计算不同深度的垂向偏差；根据得到的垂向偏差剖面反演后向散射剖面。本发明克服了多次散射导致的HSRL海水后向散射反演误差，显著提高了海洋HSRL的探测精度。

 本发明提出了一种基于FPGA的神经网络存算资源优化分配方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括:分析并行因子与神经网络各层的延迟、并行因子与FPGA的计算资源消耗，建立层间计算资源关系模型；基于层间计算资源关系模型，通过计算资源分配方法，得到分配后的神经网络各层的最佳并行因子；分析神经网络层内各模块的延迟与并行度、内存资源消耗，建立层内内存资源关系模型；基于层间计算资源关系模型及层内内存资源关系模型和分配后的神经网络各层的最佳并行因子，实现层内内存资源与延迟的平衡优化。本发明通过合理分配各层并行度，在最小资源占用的前提下减少数据流阻塞，以各层内模块延迟一致与各层间延迟一致为目标，实现总延迟最小的效果。

 本发明公开了一种远程互动教研平台终端，涉及远程教育技术领域，包括监控中心，所述监控中心连接有登录显示模块、教研采集模块、资料处理模块、多源分析模块以及自主学习模块；对教学资料数据进行排列分类，获得公开编码符和封闭编码符；根据公开编码符对教研编码段进行显性加密和学习检索，获得综合学习序列，通过封闭编码符对综合学习序列进行保护解除，获得开放学习序列；对开放学习序列进行规则生成，获得限制节点规则，通过限制节点规则对开放学习序列进行监测学习，获得远程调研成果；简化操作流程，增强参与感和体验，提升终端的整体性能和稳定性，提高互动效率。

 本发明公开一种河流径流还原方法及系统，涉及水文水资源领域。该方法包括:从目标流域的多个邻近天然流域中确定最优邻近天然流域；计算目标流域在水库建成前和水库建成后的预设时间段内每日的径流量比的第一变化率；计算最优邻近天然流域在水库建成前和水库建成后的预设时间段内每日的径流量比的第二变化率；根据目标流域在水库建成后的预设监测时间段内每个日期的日径流量和对应日期的第一变化率、第二变化率，确定目标流域还原自然变化特征后在预设监测时间段内每个日期的日径流量；根据每年的年径流量变化率，得到目标流域在每年的预设监测时间段内还原后的每个日期的日径流量。本发明能够提高水库调节后的径流还原成天然径流的精度。

 本发明公开了一种兼容CHI协议的芯粒互联接口协议层电路及芯片，本发明的芯粒互联接口协议层电路包括与适配器层和物理层相连接的协议层中的发送单元和接收单元，发送单元包括依次相连的发送端虚通道管理模块、发送缓冲单元和打包模块，发送缓冲单元用于缓存各个通道的微包且分别包括并行的请求‑监听发送缓冲、响应发送缓冲、调测试发送缓冲和数据发送缓冲，接收单元包括依次相连的解析模块、接收缓冲单元和接收端虚通道管理模块，所述接收缓冲单元包括并行的请求‑监听接收缓冲、响应接收缓冲、调测试接收缓冲和数据接收缓冲。本发明旨在使得芯粒互联接口可以兼容CHI协议，使得ARM架构实现的芯粒可以通过CHI协议实现一致性互联。

 本发明涉及一种岛礁建筑群受打击后毁伤程度预测方法，包括如下步骤:将岛礁建筑群划分为n个建筑样本，对每个建筑样本分配不同的毁伤评估权重；筛选影响岛礁建筑群毁伤程度的随机变量，确定随机变量的相关参数；建立岛礁建筑群毁伤模型；基于随机抽样法生成随机变量的m组数据，并将m组数据输入岛礁建筑群毁伤模型进行毁伤模拟，获取每个建筑样本的毁伤数据；设定毁伤阈值，判断每个建筑样本的毁伤数据是否达到毁伤阈值，确定每个建筑样本的毁伤失效率；确定岛礁建筑群平均毁伤目标数。本发明能够对深海岛礁建筑群抗蓄意打击能力和毁伤程度进行韧性评估，考虑了其复杂环境的不确定性数据边界，为深海岛礁的防护等级确定提供科学数据和信息依据。